ข้อกำหนดของ anova

Report
การตรวจสอบข้ อกาหนดของการ
วิเคราะห์ ความแปรปรวน
พีระพงษ์ แพงไพรี
Normality
Independent
error
ข้ อกาหนดของ
ANOVA
Additive model
Homogeneity
variance
ข้ อมูล
ตรวจสอบข้ อกาหนด
Yes
วิเคราะห์
สรุ ปผล
No
แปลงข้ อมูล
Non
parametric
Normality
1. Proc Univariate
2. Normal probability plot
Independent
error
ข้ อกาหนดของ
ANOVA
Additive model
Homogeneity
variance
1. Proc univariate
•
•
•
•
•
•
•
เป็ นการตรวจสอบจากค่ าสังเกต
อาศัยคุณสมบัติ eN(0,2e) แล้ ว YN(0,2e)
ใช้ ตัวสถิติ W (Shapiro-Wilk) ข้ อมูล < 2,000
ใช้ ตัวสถิติ D (Kolomokorov) ข้ อมูล > 2,000
ความสัมพันธ์ ระหว่ าง normal scores กับค่ าสังเกต
ค่ าอยู่ระหว่ าง 0-1
ถ้ าข้ อมูลมีการกระจายแบบปกติ  1
สมมติฐานในการทดสอบ
Ho : ประชากรกระจายแบบปกติ
Ha : ประชากรกระจายแบบไม่ ปกติ
รูปแบบคาสั่ง
2. Normal probability plot
•
•
•
•
เป็ นการตรวจสอบจากค่ า residual หรือ error
อาศัยคุณสมบัติ eN(0,2e) แล้ ว YN(0,2e)
ความสัมพันธ์ ระหว่ าง normal scores กับ error
ถ้ าข้ อมูลมีการกระจายแบบปกติ แผนภาพจะเป็ นแบบ
เส้ นตรง
รูปแบบคาสั่ง
ข้ อมูลมีการกระจายแบบปกติ
Proc univariate
Normal probability plot
Normality
1. Proc Univariate
2. Normal probability plot
Independent
error
ข้ อกาหนดของ
ANOVA
Homogeneity
variance
1. Residual plot
2. Variance ratio ของ Hartley
3. Variance ratio ของ Bartlett
Additive model
1.การสร้ าง residual plot
• สร้ างความสัมพันธ์ระหว่าง residual กับ ค่า prediction
• ถ้ าแต่ละทรี ทเมนต์มีความแปรปรวนเท่ากัน ค่าจะกระจาย
รูปแบบคาสั่ง
2. การทดสอบ variance ratio ของ Hartley
Ho : 2max = 2min
Ha : 2max ≠ 2min
• หากเท่ากัน แสดงว่า variance เท่ากันทุกทรี ทเมนต์
รูปแบบคาสั่ง
3. การทดสอบ variance ratio ของ Bartlett
Ho : 21 = 22 = … = 2n
Ha : มีความแปรปรวนอย่างน้ อย 1 คู่ ที่แตกต่างกัน
• ใช้ chi-square ในการทดสอบ
3. การทดสอบ variance ratio ของ Bartlett
Q = k(n-1)ln[s2i/k]-2(n-1)ln(s2i)
C = 1+[1/(3*(k-1))]*[(k/(n-1))-(1/k*(n-1)))]
เมื่อ
k = จานวน trt
BC = Q/C
n = จานวนซ ้า
s2 = sampling variance
รูปแบบคาสั่ง
Normality
1. Proc Univariate
2. Normal probability plot
Independent
error
ข้ อกาหนดของ
ANOVA
Homogeneity
variance
1. Residual plot
2. Variance ratio ของ Hartley
3. Variance ratio ของ Bartlett
Additive model
Tukey
การทดสอบโดยวิธีของ Tukey
• กรณีวางแผนแบบ RCBD หรื อ LSD โดยไม่มีซ ้า
Yij =  + i + j + Dij + ij
Regression coefficient ระหว่ าง block vs trt
ขัน้ ตอนการทดสอบ
1
• คานวณค่ า residual จากโมเดลที่มีแต่ ปัจจัยหลัก
2
• ประเมินค่ าอิทธิพลต่ างๆในโมเดล
• คานวณอิทธิพลร่ วมสาหรั บค่ าสังเกตแต่ ละค่ า cij = ij/
3
• ทดสอบอิทธิพลร่ วมที่มีต่อค่ า residual
• ถ้ า sig. แสดงว่ าโมเดลเป็ นแบบ non additivity
สร้ างชุดข้ อมูลเพื่อเก็บค่ า residual และอิทธิพลต่ างๆ
ทดสอบ non-additivity
สร้ างตารางวิเคราะห์ ความแปรปรวนใหม่
Normality
1. Proc Univariate
2. Normal probability plot
Independent
error
ข้ อกาหนดของ
ANOVA
Residual plot
Homogeneity
variance
1. Residual plot
2. Variance ratio ของ Hartley
3. Variance ratio ของ Bartlett
Additive model
Tukey
การสร้ าง residual plot
• สร้ างความสัมพันธ์ระหว่าง residual กับ ตัวแปรต่างๆ
ข้ อมูล
ตรวจสอบข้ อกาหนด
Yes
วิเคราะห์
สรุ ปผล
No
แปลงข้ อมูล
Non
parametric

similar documents